#coding=utf-8
import cv2
import cv2.cv as cv
 
img = cv2.imread("5.png")
 
def detect(img, cascade):
    '''detectMultiScale函数中smallImg表示的是要检测的输入图像为smallImg，
faces表示检测到的人脸目标序列，1.3表示每次图像尺寸减小的比例为1.3，
 4表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸),
 CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示不是缩放分类器来检测，而是缩放图像，Size(20, 20)为目标的最小最大尺寸'''
    rects = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.3,
                                    minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags = cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE)
    if len(rects) == 0:
        return []
    print rects
    rects[:,2:] += rects[:,:2]
    print rects
    return rects
 
#在img上绘制矩形
def draw_rects(img, rects, color):
    for x1, y1, x2, y2 in rects:
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
 
 
#转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#直方图均衡处理
gray = cv2.equalizeHist(gray)
 
#脸部特征分类地址，里面还有其他
cascade_fn = '/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml'
 
#读取分类器,CascadeClassifier下面有一个detectMultiScale方法来得到矩形
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_fn)
  
#通过分类器得到rects
rects = detect(gray, cascade)
 
#vis为img副本
'''
以下文件操作部分可以删除，功能只是要读取上一次的人脸位置重心
vis = img.copy()
txt = str(rects)
fileHandle = open ( 'weizhi.txt', 'r' )
begin = fileHandle.read()
fileHandle.close()

fileHandle = open ( 'weizhi.txt', 'w' )
fileHandle.write(txt)
fileHandle.close()

x =int(begin[2:5:]) 
y =int(begin[6:9:])
z =int(begin[10:13])/2
x = x + z 
y = y + z 
print("x=",x,"y=",y,"z=",z)
f = open('zhongxin.txt','w')
f.write(str(x)+" "+str(y)+" "+str(z))
f.close()
'''
#画矩形
draw_rects(vis, rects, (0, 255, 0))
 
cv2.imshow('facedetect', vis)
 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
